Advertisement

绘制样本的累积分布曲线。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该工具能够有效地绘制庞大数据集的累积分布曲线。其操作方式十分简易,运行速度极快,并且使用起来非常方便。程序内部包含详细的注释,以清晰地说明其功能和使用方法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 线
    优质
    本教程详解了如何从原始数据出发,使用多种软件工具(如Python、R语言等)绘制样本的累积分布函数曲线。通过直观图形展示数据分布特征,适用于数据分析与统计学领域。 可以用来绘制大量数据的累积分布曲线。该工具使用简单、快速且便捷,并在程序中添加了详细的注释以帮助理解。
  • 瑞利与莱斯线
    优质
    本文章介绍了如何使用Python等编程语言绘制通信系统中常见的瑞利分布和莱斯分布的概率密度函数曲线图。读者将学习到这些随机过程在无线通信中的应用以及它们的数学特性,通过实际代码实现理论知识的可视化。 绘制瑞利分布和莱斯分布的曲线。
  • 使用MATLAB线.docx
    优质
    本文档详细介绍了如何运用MATLAB软件来绘制威布尔分布的概率密度函数和累计分布函数曲线,并提供了相应的代码示例。适合需要进行统计分析的研究人员参考学习。 使用MATLAB编程来绘制威布尔概率密度函数。
  • 贝兹线与B线
    优质
    本文探讨了贝兹曲线和B样条曲线的基本原理及其在计算机图形学中的应用,并介绍了它们的绘制方法。 BEZIER曲线或B样条曲线的绘制方法及完整实验报告和代码。
  • C# 实时正态线
    优质
    本教程介绍如何使用C#编程语言实时绘制标准正态分布曲线,涵盖必要的数学原理和图形库应用。适合希望掌握数据可视化技术的开发者学习。 在使用Visual Studio 2015开发的WinForms应用程序中,用户可以输入正态分布的均值和方差参数。程序每隔一秒生成一个符合所设定参数的随机点,并利用ZedGraph组件进行绘图展示。这是学校布置的一个小作业任务。
  • 贝塞尔线与B线
    优质
    本文章将介绍贝塞尔曲线和B样条曲线的基础知识及其在计算机图形学中的应用,并展示如何使用编程语言进行这两种曲线的绘制。适合对计算机图形学感兴趣的读者学习参考。 1. 通过实验进一步理解和掌握生成贝塞尔曲线的算法。 2. 掌握贝塞尔曲线的基本生成过程。 3. 利用编程在TC环境下实现三次贝塞尔曲线的绘制。 4. 通过实验进一步理解和掌握生成B样条曲线的算法。 5. 掌握B样条曲线的基本生成过程。 6. 在TC环境下利用编程实现三次B样条曲线的绘制。
  • Beta-CDF:Beta函数(CDF)
    优质
    简介:Beta-CDF是指Beta分布的累积分布函数,用于计算随机变量小于或等于某个值的概率。它是统计分析和概率论中的重要工具。 累积分布函数用于计算随机变量的值小于或等于给定数值的概率。 安装该库的方法是: ``` npm install distributions-beta-cdf ``` 使用方法如下所示: ```javascript var cdf = require(distributions-beta-cdf); cdf(x[, options]) ``` 此函数评估指定点x处分布的累积概率。 x可以是一个数字、数组、类型化数组或矩阵。 例如: ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; out = cdf(0.5); // returns 0.5 x = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8]; out = cdf(x, { alpha: 2, }); ```
  • Excel中函数(CDF)
    优质
    本教程详细介绍在Excel中绘制数据集的累积分布函数(CDF)的方法和步骤。通过图表展示数据累积概率,帮助分析数据分布情况。适合数据分析初学者参考学习。 累积分布函数(Cumulative Distribution Function),简称CDF,是概率密度函数的积分形式。它能够全面描述一个实随机变量X的概率分布情况,并与小写的pdf即概率密度函数相对应。累计分布函数具有以下特点: 1. 由于累计分布函数计算的是x点左侧的数据量,因此它是单调递增的。 2. CDF的变化比直方图平滑得多,但保留了同样的信息并且减少了噪声的影响。 3. 因为CDF没有分箱(即不进行区间划分),所以在展现数据时相较于直方图更为精准。
  • 三次B线
    优质
    本教程详细介绍了如何通过控制点来绘制三次B样条曲线的方法和步骤,适用于计算机图形学和工程设计等领域。 生成经过首尾节点的三次均匀B样条曲线的方法对于初学者来说应该简单易懂。以下是一个简单的代码示例: 首先导入必要的库: ```python import numpy as np from scipy.interpolate import splev, splrep ``` 定义数据点,例如: ```python x = [0, 1, 2, 3] y = [5, 7, 6, 8] t = range(len(x)) ``` 使用`splprep()`函数来创建B样条曲线的参数形式: ```python tck, u = splprep([x,y], t=t, k=3) # 参数k表示拟合数据的多项式次数,这里是三次。 ``` 生成新的点集用于绘制平滑曲线: ```python u2 = np.linspace(u.min(), u.max(), 100) xi, yi = splev(u2, tck) ``` 最后使用matplotlib库来可视化结果(这部分代码根据需要添加)。 以上是一个简单的示例,帮助初学者理解如何生成通过给定节点的三次均匀B样条曲线。